docs: acte l'ordonnancement des alertes par l'ADR 0008 et met à jour les vues

L'ADR 0008 décide qu'Airflow exécute le code du backend en sous-processus plutôt
que d'appeler l'API, et assume ce que cela coûte : une image plus lourde, la CI
Airflow déclenchée par les changements du backend, une clé applicative de plus.

Les vues suivent. Trois DAGs dans 10-infra.md et dans la vue d'ensemble, avec le
motif du décalage horaire. La détection n'est plus « lancée à la main » dans
20-backend.md. La génération des recommandations gagne son troisième déclencheur
dans 40-data.md. La dette de cantonnement ETL et ML porte l'aggravation comme
l'atténuation. L'affirmation selon laquelle `etl/airflow/` ne contient que des
`.gitkeep`, fausse depuis l'issue #115, disparaît.

L'index des décisions omettait les ADR 0005 et 0006, il les récupère au passage.

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -67,9 +67,10 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
 intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
 [30-frontend.md](30-frontend.md).
 
-Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : deux DAGs orchestrent l'entraînement et
-le scoring du modèle ML (issue #115), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le reste du
-périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : trois DAGs tournent, deux pour
+l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
+génération des recommandations (issue #116), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le
+reste du périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
 
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
@@ -84,7 +85,7 @@ collecteur ne vient le lire.
 | ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
 | Infra | Terraform, k3s single-node | `infra/terraform` | `En cours` | Module d'installation du cluster. Jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
-| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Deux DAGs (`ml_train` manuel, `ml_score` `@hourly`) orchestrent le pipeline ML existant en sous-processus `uv run` (issue #115). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
 | CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `Cible` | Rien |
 
 ## Flux bout en bout